当今,“得数据者得天下”已经成为全球共识,数据不再是社会生产的“副产物”,它变成了生产资料、可被多次加工的原料,并从中挖掘出更大价值。可以预言,未来企业的核心竞争力的基础就是该公司数据的积累、处理与变现能力。然而,作为实体经济的“掌上明珠”的制造业,正成为大数据融合的主战场,随着产业结构的持续升级,以及软件、网络、装备等各交叉领域间技术跨界融合,都为工业大数据在制造业的发展提供了一定的技术基础。本文提出一种基于Hadoop生态圈的工业数据平台设计方案,并进行分析研究;探讨了HDFS分布式文件系统、Spark计算框架、列式数据库、可视化应用的信息化工业数据平台搭建全过程多个关键技术点。剖析了所运用到的Hadoop生态圈组件的详细运行机制,并针对Hadoop实际数据存储场景的不足补充关于列式设计与大规模并行处理的关系型数据库优化策略;本文从实际项目中总结平台需求,梳理平台整体的客户要求,然后从技术角度上描述了该平台所需要的技术功能模块,进而以运维人员和使用客户的角度,以及从稳定性、人际交互等要素对平台进行了非功能性需求分析,最终明确了平台最终规模、预期效果。本文以前沿技术理论为依托,结合先进的软件框架工具,研究了平台架构设计,通过市场营销、人力资源、生产制造、数据库备份多种应用模块的搭建以及测试,验证了整体技术的可行性,同时保证了平台的可靠性和可扩展性。